以Wii為師 手機遊戲現曙光
以Wii為師 手機遊戲現曙光
2007.10.01 |

隨軟硬體環境成熟,手機遊戲開始在市場中自動渲染,自認不是電玩族的消費者,有時不經意看朋友、家人玩過後,也順手完成人生中第一次手機遊戲的下載。

「手機遊戲正在高度成長期,」台灣大哥大新創服務副總經理谷元宏表示,隨手機硬體及遊戲軟體等環境逐漸成熟,尤其消費者口耳相傳的能量驚人,在手機上玩遊戲的需求正邁向高度成長期,以台灣大哥大為例,八月手機遊戲營收較七月大幅增加五成,「這是一塊值得開發的市場。」

不像聽音樂屬大眾市場,行動遊戲有特定族群,根據電信業者估計,台灣手機用戶中,僅約一成曾下載過手機遊戲。不過,低普及率卻也意味成長空間大,不僅手機大廠諾基亞積極推動,國內如遠傳、台哥大、威寶等業者不約而同搶攻手機遊戲大餅。

「今年全球手機銷量預估十一億支,每支只花五美元(約新台幣一百五十元)玩遊戲,一年就是五十五億美元(約新台幣一千八百億元)的產值,」拓墣遊戲產業分析師何耀庭表示,手機與遊戲結合,力道遠比遊戲機更驚人。

崛起的三大指標

二○○七年,全球手機遊戲出現不同以往的動能,從年初國際電信大展3GSM上就可嗅出。

「今年看到手機遊戲的轉捩點,」資策會通訊產業分析師蔡華展指出,去年全球WCDMA用戶成長率首度超越GSM,代表無線寬頻的環境更加成熟,硬體追上軟體,賦予手機遊戲一大成長溫床。

蔡華展表示,從三大指標可看出手機遊戲的轉變,首先在巴塞隆納的3GSM電信展上,手機硬體不再是焦點,主要訴求變成行動內容,代表行動通訊由硬體端邁向軟體的趨勢更加確立,遊戲也是行動內容的重要一環。

傳統遊戲開發商轉向行動遊戲,則為手機遊戲露曙光的第二項指標。蔡華展表示,如美商藝電(EA)、日系Namco等傳統遊戲機軟體開發商,不再固守既有地盤,今年起陸續跨足行動平台,其中藝電為此購併全球最大行動遊戲商Jamdat,都為手機遊戲產業挹注不少信心。

諾基亞重推N-Gage遊戲平台,蔡華展視為第三項重要指標,他表示,手機製造商為訴求差異化,開發各種服務平台是趨勢,諾基亞大動作布局N-Gage,拋磚引玉,也象徵手機遊戲有了好的出發。

**一塊尚未開發的金礦 **

手機遊戲引來國際大廠注目,不僅諾基亞,日本營運大廠NTT DoCoMo一向對手機遊戲不遺餘力,受到Wii啟發,今年宣布「DoCoMo 2.0」世代來臨,其中一大重點策略,就是用手機玩遊戲,仿效Wii的感應式互動玩法,一口氣推了三款感應式遊戲手機。

「我們很看好手機遊戲的發展,」何耀庭表示,平均一款手機遊戲的費用比主機或掌上型遊戲機還低,不過以量制價,今年全球手機遊戲的市場規模將達四十八億美元(約新台幣一千五百八十餘億元),到二○一○年,可望一舉衝破一百億美元(約新台幣三千三百餘億元)大關。

手機遊戲市場就像一塊尚未被開發的金礦,被賦予高度期許,不過卻也面臨許多挑戰,加上需電信營運商、遊戲開發商、手機製造商三方高度配合,難度更高。 電信業者估計,台灣僅六分之一的既有手機可支援Java,可玩遊戲的手機不足,加上台灣手機品牌多,各家規格不同,測試相容遊戲十分耗時費工。

「手機品牌多、硬體規格多,是手機遊戲無法快速普及的關鍵原因,」谷元宏解釋,不像日本由電信業者開規格,台灣則是手機廠各做各的,為了讓遊戲與各種手機相容,如音效、顯示效果等,電信業者回過頭得花很多力氣。

首要解決兩大挑戰

某不願具名分析師直指:「年輕人是最大的遊戲族群,卻沒錢支付遊戲下載的手機連線費;一般上班族每天忙到吃飯都沒空,一有空檔還得想怎麼寫報告,真想玩遊戲,回家玩PS不就好了?」

何耀庭表示,手機遊戲普及需克服兩大挑戰,包括電信營運商與遊戲開發商的整合度,再來就是最關鍵的費率,如何提供消費者願意的下載費率。電信業者主動出擊搶攻手機遊戲,使挑戰出現轉機。

巴哈姆特站長陳建弘表示,手機按鍵小又硬,例如發射子彈、閃避敵人要連續按鍵不容易,若要成功打進大眾市場,必須符合簡單操作、隨時停止與繼續兩大基本要求。

陳建弘以長期觀察遊戲產業的經驗建議,手機遊戲的規則不僅要非常簡單,操作按鍵最多不能超過兩顆,按鍵過多,遊戲操作複雜度自然增加。又如手機遊戲強調隨時攜帶的方便性,遊戲就能隨時暫停、記錄、繼續玩。

手機遊戲露曙光,遊戲內容及電信營運服務商將是兩大受益者,雖然台灣因遊戲開發產業不如日本興盛,電信營運商又傾向以代理國外遊戲為主,遊戲業者受益程度較小,不過在諾基亞及台灣四大電信業者帶動下,台灣消費者即將感受手機遊戲的威力。

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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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